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为实现比例阀的流量精确控制,设计一种电机带动丝杠推动先导阀芯运动的大流量可控阀。在主阀控制腔内建立开启阀芯所需压力并设置流量连通,从而实现对流量的比例控制;利用AMESim平台进行仿真分析。阶跃响应特性表明:开始时刻,主阀芯发生动作,在t=0.05 s时保持在5.8 mm的开启位移处,主阀出口流量为285 L/min,达到设计标准。启闭特性表明:在t=0.05 s后,主阀芯速度存在显著的滞后性,直至主阀芯开启。级间位置匹配特性表明:开启阶梯信号时,主阀芯也发生跟随运动,完成快速响应;开启斜坡信号时,主阀跟随先导阀发生运动,但仍存在位移响应滞后且形成了0.5 mm稳态误差。 相似文献
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以一种大流量比例方向阀为研究对象,利用AMESim软件搭建仿真模型,通过正交试验对其关键结构参数进行改进,获得最优化响应特性。将回液阀芯响应时间、进液阀芯开启和关闭响应时间作为评价指标,研究环形阻尼孔、回液阀芯外径、控制腔直径和锥阀口直径4个因素对比例方向阀的影响规律。结果表明:回液阀芯外径对回液阀芯响应时间影响显著,控制腔直径对进液阀芯开启响应时间和关闭时间影响显著;最优结构参数为环形阻尼孔径2.0 mm、回液阀芯外径30 mm、主阀控制腔直径25 mm、锥阀口直径31 mm;与优化前相比,优化后比例方向阀的回液阀芯响应时间减小22.72%,开启和关闭响应时间分别减小34.29%和66.44%,满足优化要求。 相似文献
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在分析某型双级保护大流量安全阀工作原理的基础上,建立双级保护安全阀的数学模型;借助AMESim16.0软件建立双级保护大流量安全阀及包含安全阀的支架液压仿真模型,进行仿真分析,得到安全阀开启压力、流量特性曲线。为进一步探究影响双级保护大流量安全阀开启压力、流量特性的因素,改变一级直动阀的直径、二级差动阀进液口直径及二级差动阀芯小端直径并在支架液压模型中进行仿真分析。结果表明:一级直动阀阀芯直径为11.5 mm时,开启压力为40 MPa;给定进液口为直径34 mm、二级差动阀芯小端直径为30 mm时,二级差动阀开启压力约为45 MPa。仿真结果为更好地应用双级保护大流量安全阀提供参考。 相似文献
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采用计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)方法对锥阀的阀腔内流场进行求解,得到不同阀芯颈部直径D值下不同阀口开度对应的流量、流量系数、阀芯阻力与稳态液动力值,并对解析结果进行了分析。结果表明:在相同阀口开度下,阀芯颈部直径D的变化对流量、流量系数几乎无影响,流量系数保持在0.86左右;阀芯的颈部直径D的变化对阀芯阻力与稳态液动力的影响也很小;阀芯阻力随着阀口开度的增大而减小;稳态液动力随着阀口开度增大而增大。 相似文献
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《组合机床与自动化加工技术》2021,(10)
为了提高重型液力自动变速器锁止回路控制流道的结构合理性,使用ANSYS软件对锁止回路控制流道进行流固耦合分析,研究不同阀口开度L_s和结构参数h时压降和最大Von-mises应力的变化情况。其次,基于CCD-RSM试验建立完全二阶响应面模型,通过诊断图评估回归模型的拟合优度,分析阀口开度和结构参数的交互作用。最后,使用响应面法对目标参数进行优化。结果表明,优化后的锁止回路控制流道进出口压降减小了31.37%,最大Von-mises应力和最大变形量分别减小了31.20%和57.55%,为提升锁止阀的工作性能和使用寿命提供了有力的依据。 相似文献
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设计性能优良的阀块对提升液压系统性能具有重要意义。利用计算动力学方法对7500T大型压铸机增压阀块的流阻特性进行分析,计算得到两种不同压铸机增压阀块结构在不同流量时的压力损失。结果表明:增压阀块压力损失随着流量的增大呈现出近似线性增大的变化情况;加设倾斜流道的压力损失比没有倾斜流道的压力损失小,且减阻效果随着流量的增大而增大。利用正交试验建立了4因素5水平的正交试验数据库,对斜流道增压阀进行多参数单目标优化,然后基于遗传算法协同BP神经网络优化斜流道增压阀块之后,可使增压阀块的压力损失下降20%左右。 相似文献
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针对BP神经网络在数控机床故障预测中出现的收敛速度慢和训练容易陷入局部极值问题,提出一种基于人工免疫算法优化BP神经网络(IMBP)的数据机床故障诊断算法。介绍了常见的数控机床故障类型和分类,阐述了人工免疫算法和BP神经网络以及人工免疫优化BP神经网络算法的工作流程。利用免疫算法的全局搜索性能先对神经网络权值和阈值进行全局优化,加快了BP算法训练过程的收敛速度,减少训练过程所需要的时间。通过仿真性能测试分析,结果表明:与BP、GABP和IMBP 3种算法对比,比BP神经网络算法的数控机床故障预测诊断提高了18.3%,比GABP神经网络算法提高了12.05%,提高了数控机床故障诊断精度。 相似文献
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基于Kriging插值代理模型,对轴流式止回阀的各项性能进行综合优化,具体的优化目标为:降低正向流阻;减小阀芯振动;提升止回性能。通过试验设计方案找到影响轴流式止回阀正向流阻的主要结构参数因素,并以其作为优化对象,通过Kriging插值法拟合主要结构参数对应的性能样本点,在保证拟合精度的情况下,使用NSGA-II遗传算法同时对3个主要结构参数进行多目标优化,得到了三目标Pareto前沿,经过权衡不同因素对性能指标的影响大小,最终得到了综合性能最优的结构参数为:阀瓣丰满度系数 α1=2.199,阀芯长度 L=386.322 mm,阀芯半径R=113.997 mm。其对应的止回阀性能为:正向出口流量Q=161.839 kg/s,正向出口流速v=3.302 35 m/s,止回阀进口压力p=97 632.228 7 Pa。相比优化之前,阀门正向流阻减小了1.2%,阀芯振动降低了0.24%,止回性能提升了2.3%。 相似文献
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《组合机床与自动化加工技术》2019,(8)
针对传统预测深孔加工中钻削力精度不高的问题以及BP神经网络本身存在的缺陷,提出了BAS-BP神经网络预测模型。文章基于天牛须算法与BP神经网络相互结合,利用天牛须算法计算优化BP神经网络中的初始权值与阀值,从而建立BAS-BP神经网络的预测模型。并与传统BP神经网络预测模型进行对比。结果表明BAS-BP神经网络克服了训练时间长、收敛速度慢的缺点,预测精度明显提高。 相似文献
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为突破高速开关阀阀芯行程对开关频率的限制,提出一种阀芯旋转式高速开关阀。采用理论计算与CFD仿真相结合的方法,研究不同阀芯旋转角度下阀芯结构参数变化对阀口过流面积、流量系数、射流角及液动力矩的影响,得到了液动力矩的变化规律。研究结果表明:液动力矩与阀口压差及流量的二次方成正比;压差一定时,液动力矩与阀口过流面积及射流角余弦值成正比,随着阀芯旋转角度增大,液动力矩先增大后减小;流量一定时,液动力矩与阀口过流面积成反比,随着阀芯旋转角度增大,液动力矩逐步减小为零。通过调整阀芯沟槽高度来改变射流角,达到补偿液动力矩的目的。 相似文献
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为解决高速开关阀响应速度和大流量之间的矛盾,设计一种先导式结构的高速开关阀。先导控制阀采用高频响大流量的2D数字伺服阀,主阀则采用滑阀结构,并通过并联阀口双节流边的输出结构来提高开关阀的流量。在阐述该开关阀的工作原理和结构的基础上,对该阀进行了零位泄漏特性、阀口流动特性以及阀芯动态响应特性的实验研究。结果表明:在系统压力为15 MPa时,阀口开启时间为16.75 ms,关闭时间为25 ms;在开关阀的阀口压力差为2 MPa时,该阀的输出流量约为3 100 L/min。 相似文献
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在某大吨位起竖回收液压系统中,采用四级液压缸作为起竖回收的执行机构,多级液压缸在换级时因面积突变会产生冲击现象。由于该多级缸的反腔无节流缓冲结构,因此采用控制平衡阀阀口节流的方法来减速实现缓解冲击,平衡阀在节流时的流量特性直接影响到系统回收的稳定性。通过理论计算及AMESim仿真分析,提出一种多面积梯度的主阀芯结构,实现了主阀芯在一定压力范围内稳定的开启面积,解决了压力、温漂对主阀芯开启的影响。经单机及系统试验验证正确,消除了平衡阀开启不一致的问题,保证了平衡阀量产的状态一致性,有效提高了平衡阀对系统特性变化的容错能力。 相似文献
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基于FLUENT的2D高频阀气穴现象研究 总被引:4,自引:0,他引:4
2D高频阀(简称数字阀)是利用阀芯旋转时阀芯台肩沟槽与阀套窗口组成的阀口周期性高频通断进行工作的.若阀口处存在气穴现象,将会产生噪声、振动,严重时会产生气蚀现象,破坏阀口处流体的连续性,甚至影响阀控缸的工作特性.利用CFD商用软件FLUENT对数字阀内部的流场进行数字计算,主要研究阀口的气穴现象.研究结果表明:数字阀阀口在即将关闭和关闭后一段时间内都会在阀口的低压侧产生气穴现象,即低压侧的阀套主窗口或阀芯沟槽内气穴现象都分成两个阶段,但气穴现象在其内部产生的速度、扩散的面积及持续的时间有所不同.这对优化数字阀的结构,降低数字阀的气穴、噪声,提高数字阀的流量具有参考价值. 相似文献
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针对挖掘机多路换向阀开启过程中所受稳态液动力使得操纵力过大的问题,基于ANSYS对阀芯节流槽进行热流固多物理场可视化研究,通过分析半圆形节流槽阀芯下流动状态,提出新型节流槽拓扑结构,并建立Non-Parametric Regression响应面模型,研究新型节流槽结构尺寸对稳态液动力与质量流率的影响。结合多目标遗传算法寻优求解,并对比分析优化前后流动状态及阀芯所受稳态液动力等。结果表明:新型节流槽结构能够降低稳态液动力,有效提高了多路阀开启过程的换向性能。 相似文献
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目的利用磁粒研磨光整加工技术提高TC4材料的表面质量,使用BP神经网络建立加工工艺参数和表面粗糙度之间的关系,使用遗传算法寻找最优工艺参数组合。方法使用双级雾化快凝法制备的金刚石磁性磨料对TC4材料工件进行L9(34)正交试验,借助Matlab软件建立结构为4-12-1的BP神经网络,根据正交试验结果训练BP神经网络,探究工艺参数主轴转速n、加工间隙δ、进给速率v、磨料粒径D和表面粗糙度Ra之间的关系。使用决定系数R2评判BP神经网络训练结果,基于训练好的BP神经网络使用遗传算法对工艺参数进行全局寻优。使用计算得到的优化工艺参数进行试验,并测量工件表面粗糙度,与计算得到的表面粗糙度做对比。结果BP神经网络的预测误差在1.5%以下,通过决定系数R2优化的模型可在训练样本较少的情况下进行有效可靠的预测。遗传算法优化的结果,在主轴转速为1021.26 r/min、加工间隙为1.52 mm、进给速率为1.04 mm/min、磨料粒径为197.91μm下,获得最佳表面粗糙度,为0.0951μm。使用调整后的工艺参数,在主轴转速为1020 r/min、加工间隙为1.50 mm、进给速率为1.0 mm/min、磨料粒径为196μm下,试验得到的表面粗糙度为0.093μm,与计算得到的最佳表面粗糙度误差为2.21%。结论采用磁粒研磨光整加工技术与寻优参数结合,可以有效提高TC4材料加工后的表面质量。 相似文献